1.Character Queries: A Transformer-based Approach to On-Line Handwritten Character Segmentation
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英伟达、宾大、加州理工、德州奥斯汀等机构的专家提出一个开放式Agent——Eureka,它是一个开放式Agent,为超人类水平的机器人灵巧性设计了奖励功能。
AI科技评论按:伯克利AI实验室最新发文公布了用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集,这些数据集可以用来训练根据实际机器人的点云做抓取规划的神经网络。 本
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【新智元导读】之前在DOTA2团队战中战胜人类玩家的OpenAI Five,现在被用于训练机器手,取得了前所未有的灵活度。这只机器手完全在虚拟环境中自我学习和训练,然后成功迁移到现实世界解决实际问题。OpenAI使用6144个CPU和8个GPU来训练,50小时内收集了大约100年的经验。
在OpenAI的实验室里,它缓缓 盘着核桃 转动着一个木块。没有人告诉它该动哪根指头,驱使它的,是在模拟器里训练出来的强化学习算法。
作者:Lukas Höllein, Ang Cao, Andrew Owens, Justin Johnson, Matthias Nießner
论文链接:https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/research-covers/learning-dexterity/learning-dexterity-paper.pdf
注意下面很多链接需要科学上网,无奈国情如此 1. 大炮Gary Marcus(NYU教授,前Uber AI lab的director)发长文讨论深度学习的各种问题,比如需要大量数据,容易被攻击等等 链接:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf 2. Justin Timberlake新出的MV Filthy,背景是2028年吉隆坡的AI大会(当然是虚构的),如果机器人真的有这种dexterity就好了 视频:https://www.yo
在即将发表的一篇论文“Dexterous In-Hand Manipulation”中,OpenAI研究人员描述了一种系统,该系统使用强化模型,AI通过反复试验来学习,以最先进的精准度指导机器人手掌握和操纵物体的状态。更令人印象深刻的是,它在计算机模拟中完全以数字方式进行了训练,并没有提供任何人类演示来学习。
在学习方面,GPT-4 是一个厉害的学生。在消化了大量人类数据后,它掌握了各门知识,甚至在聊天中能给数学家陶哲轩带来启发。
APK Crawler: WebAPKCrawler https://github.com/Fuzion24/WebAPKCrawler playdrone-kitchen https://github.com/nviennot/playdrone-kitchen google play crawler https://github.com/Akdeniz/google-play-crawler android apps crawler https://github.com/mssun/android-apps-crawler google play api https://github.com/egirault/googleplay-api
2016年6月7日,美国IEEE《科技纵览》期刊发布消息称,美国食品与药物管理局(FDA)批准了首台医疗机器人。FDA批准了Auris Surgical公司研发的一台医疗机器人。该公司由业界领导者IntuitiveSurgical公司的一位联合创始人创建,而Intuitive Surgical公司是已经得到广泛应用的机器人达芬奇(da Vinci)的制造商。 遥控机器人ARES(Auris Robotic Endoscopy System的首字母缩写,意为耳科机器人内窥系统)在5月底得到FDA的批准,现在已
计算机科学里的宏是一种抽象(Abstraction),它根据一系列预定义的规则替换一定的文本模式。解释器或编译器在遇到宏时会自动进行这一模式替换。对于编译语言,宏展开在编译时发生,进行宏展开的工具常被称为宏展开器。宏这一术语也常常被用于许多类似的环境中,它们是源自宏展开的概念,这包括键盘宏和宏语言。绝大多数情况下,“宏”这个词的使用暗示着将小命令或动作转化为一系列指令。
https://www.technologyreview.com/lists/technologies/2019/
以下为本人测试时环境: VS版本: 2019 Odin版本:3.0.9 Unity版本:2019.3.6
波士顿动力公司(Boston Dynamics)的一段最新视频显示,这台无比敏捷、速度惊人的Atlas机器人成功地跳过障碍物,仿佛就像跑酷传奇一样。
AI 科技评论按:今年 2 月,OpenAI 发起了一组机械手挑战,他们在基于 MuJoCo 物理模拟器的 Gym 环境中新设计了含有机械臂末端控制、机械手拿取物体的两组八个有难度的、早期强化学习算法已经不足以直接解决的问题。这些具有一定难度的任务 OpenAI 自己也在研究,他们认为这是深度强化学习发展到新时代之后可以作为新标杆的算法测试任务,而且也欢迎其它机构与学校的研究人员一同研究这些任务,把深度强化学习的表现推上新的台阶。
加州伯克利机器人教授 Ken Goldberg 愁容满面,他不断摩挲着手中的咖啡杯,嘴里还念念有词的说道:“让机器人掌握这类数据怎么这么难啊。”如今,人工智能已经可以轻松处理复杂的认知工作如协助法律和
在过去一年里,我们每个月都会给大家推荐一些优质的、最新的机器学习研究成果或机器学习技术文章,很多文章是从近千篇文章中评选出来的。综合考虑这些文章的更新时间、文章质量、受欢迎程度等因素,这次我们将为大家其中的 Top50,有些文章我们以前也详细讲解过,大家可以进行再次详读。
Top 10 reasons you should learn Node.js. Open source programming and JavaScript in specific, can appear as though a spot where blast and bust is the standard of law: quick development before everybody proceeds onward to the following enormous thing. But Node.js is unique. In spite of the fact that it unquestionably couldn't be depicted as new, and it's development hasn't been sensational by any measure, over the most recent couple of years it has figured out how to propel itself forward as one of the most broadly used JavaScript tools on earth.
【1】 A novel teleoperator testbed to understand the effects of master-slave dynamics on embodiment and kinesthetic perception * 标题:一种新的遥控器试验台,用于了解主从动力学对具身和运动知觉的影响。
本期一周AI看点包括:技术前沿,行业,观点,应用以及投融资等方面 技术前沿 完善强化学习安全性:UC Berkeley提出约束型策略优化新算法 强化学习作为深度学习的一个强大分支成就卓然,在电子游戏和仿真机器人等诸多场景中,皆能见其身影;强化学习甚至在阿尔法狗横扫人类围棋世界冠军的对决中发挥了不可替代的作用。但是一块「安全性」的乌云正降临在强化学习之上。有鉴于此,UC Berkeley 近日在其官方博客上发表了一篇题为《Constrained Policy Optimization》的文章,提出了一种提
【1】 Continuous Control with Action Quantization from Demonstrations 标题:基于演示的动作量化连续控制 链接:https://arxiv.org/abs/2110.10149
翻译 | AI科技大本营 参与 | 赵博 SuiSui 为什么要制作机器人呢?想参加各种机器人大赛?看起来很炫酷?不过从学习角度说,机器人综合了信息技术、电子工程、机械学、程序设计、控制系统以及认知等多方面的内容,所以做一款机器人可以教会你很多的知识。 接下来要说做一款机器人你需要什么样的学习资料?本文包含跟机器人技术相关的一些链接、软件库、论文和其他对机器人技术有用的、有趣链接。 优质资源列表 Kiloreaux/awesome-robotics – 该项目收集了大量机器人入门的资料,包含课程、电子书
Deep RL(Deep Reinforcement Learning) is a type of Machine Learning where an agent learns how to behave in an environment by performing actions and seeing the results.(译:强化学习是机器学习的一个分支,强化学习最大的特点是在交互中学习(Learning from Interaction)。Agent 在与环境的交互中根据获得的奖励或惩罚不断的学习知识,更加适应环境。RL学习的范式非常类似于我们人类学习知识的过程,也正因此,RL被视为实现通用AI重要途径。)
【1】 A Pedestrian Detection and Tracking Framework for Autonomous Cars: Efficient Fusion of Camera and LiDAR Data 标题:一种自动驾驶汽车行人检测与跟踪框架:摄像机与LiDAR数据的有效融合 链接:https://arxiv.org/abs/2108.12375
欧洲网络安全组织 (ECSO) ASBL 是一家根据比利时法律完全自筹资金的非营利组织,成
【1】 Learned Visual Navigation for Under-Canopy Agricultural Robots 标题:学习的冠下农业机器人视觉导航
【1】 Attention-based Neural Network for Driving Environment Complexity Perception 标题:基于注意力的神经网络在驾驶环境复杂性感知中的应用
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